Could NaNs not be counted as null
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
調査の方向性
まず protocol/dataframe_protocol.py の195-213行と、関連する Apache Arrow issue を読み、仕様における NaN と null の扱いを、報告されている pyarrow/pandas の不一致と比較してください。プロトコルの期待される動作と、ライブラリが NaNs を有効な値として保持できるかどうかが明確になれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
In pyarrow we differentiate between missing (null) values, which we define with a bitmask, and NaN float values.
From the dataframe interchange protocol specification we have understood that one can use NaN to indicate missing values but that does not need to be the case (one can use NaN as a valid value) https://github.com/data-apis/dataframe-api/blob/4f7c1e0c425643d57120c5b73434d992b3e83595/protocol/dataframe_protocol.py#L195-L213
There will be disceptancy between pyarrow and pandas, for example, where NaN will be turned into missing value. But we do not think it would be correct for pyarrow to change the null_count property as the information about the difference would be lost for the libraries that would benefit from it. Also the bitmask information and the information in the null_count would need to be made equal.
Is there a way a library could keep the behaviour of not treating NaNs as nulls?
(Connected issue in the arrow repo https://github.com/apache/arrow/issues/34774#)
- 主要言語
- Python
- スター
- 106
- フォーク
- 22
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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